大数据的分析技术培训之数据可视化技术
大数据的分析技术培训之数据可视化技术
在大数据分析的数据结果呈现上，能够多大程度上传达出想要传达的讯息，与数据可视化的表现紧密相关。尤其是在大规模的实时数据处理场景下，更是为数据可视化提出了更高的要求。今天大数据的分析技术培训分享，我们来聊聊大数据可视化面临的技术挑战。
大数据可视化在具体场景中面临许多新的挑战，包括数据规模、数据融合、图表绘制效率、图表表达能力、系统可扩展性等。
数据规模
大数据、价值密度降低，受限于屏幕空间，所能显示的数据量有限。因此为了有效显示使用者所关注的数据和特征，需要采用有效的数据压缩方法。但是目前依然缺少通用的面向可视化的数据压缩方法，也缺少实际应用的产品。
数据融合
大数据的另一个表现是数据类型多样，常常分布于不同的数据库。如何融合不同来源、不同类型的数据，为使用者提供统一的可视化视角，支持可视化的关联探索与关系挖掘，是一个重要的问题。其中涉及数据关联的自动发现、多类型数据可视化、知识图谱构建等多个技术问题。
图表绘制效率
随着数据规模的增加，图表可视化的效率问题越来越凸显。目前，有些可视化产品开始采用WebGL借助GPU实现平行绘制。越来越多的数据可视化产品采用B/S架构，其性能一定程度上于浏览器；另外，由于跨终端需求越来越普遍，也对图表绘制提出了更多挑战。
图表表达能力
随着产生数据的来源增加，数据类型不断增加，数据使用者对于数据的交互需求越来越多，已有的数据可视化产品完全无法满足使用者的可视化需求，时常出现需要的可视化形式产品不支持或支持不够等问题。这就对于系统的图表表达能力提出了更高的要求，同时对于系统支持使用者的个性化定制提出了新的要求。
系统可扩展性
大数据对于数据可视化系统的扩展能力提出了新的挑战，系统的可扩展性将成为衡量一个大数据可视化系统的重要指标。
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